cover
Contact Name
Dr. Ermatita, M.Kom
Contact Email
wayan.widi@upnvj.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
wayan.widi@upnvj.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota depok,
Jawa barat
INDONESIA
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer
ISSN : 02164221     EISSN : 2655139X     DOI : -
Core Subject : Science,
Informatik menerima artikel ilmiah dengan area penelitian pada area Internet Business & Application, Networking & Cyber Security, Statistics & Computation, Elearning & Multimedia, Robotics & Intelligene.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
Search results for , issue "Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023" : 5 Documents clear
Analisis Implementasi Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Diabetes dengan Metode Corellation Matrix dan Algoritma Logistic Regression Kurniawati, Fitri; Brahma Arianto, Dede
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i3.6019

Abstract

Diabetes merupakan penyakit kronis yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah. Diabetes merupakan salah satu penyakit penyumbang kenaikan angka peluang kematian dari tahun ketahun terhitung sejak 2000 - 2019. Penting untuk dilakukan deteksi dini dan pola hidup sehat sebagai langkah pencegahan diabetes. Tujuan penelitian ini untuk membandingkan performance dari algoritma Logistic Regression untuk prediksi diabetes dengan seleksi fitur dan tanpa seleksi fitur untuk mengetahui apakah seleksi fitur dapat meningkatkan performance model untuk prediksi diabetes. Metode yang digunakan Logistic Regression yang diuji dengan 3 skenario, 1 skenario tanpa seleksi fitur dan 2 skenario lainnya menggunakan seleksi fitur dengan tools corellation matrix dengan visualisasi heatmap. Dari penelitian ini didapatkan skenario 1 yang menggunakan algoritma Logistic Regression tanpa seleksi fitur menghasilkan performance terbaik dengan presisi 77%, akurasi 79,1%, recall 74% dan f1-score 75%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa prediksi menggunakan model Logistic Regression tanpa seleksi fitur memiliki performance yang lebih unggul untuk prediksi diabetes.
Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Kue Tradisional Bakati Menggunakan Metode Waterfall Esa, Essya; G.A.D.H.U, Charley Orilya; Novi, Noviyanti
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i3.6147

Abstract

Kue Tradisional memiliki peran penting dalam mewarisi budaya suatu daerah dengan cita rasa yang khas, mencerminkan keberagaman budaya di suatu wilayah. Kue tradisional Bakati, sebagai contoh, merupakan makanan ringan yang dibuat dari bahan alami, khususnya yang ditemukan di Desa Cipta Karya, Kecamatan Sungai Betung, Kabupaten Bengkayang, yang memiliki kekhasan Bakati. Dalam proses penjualannya, kue tradisional Bakati masih menggunakan metode konvensional. Namun, keberadaan kue khas Bakati ini belum banyak dikenal oleh masyarakat. Salah satu penyebabnya adalah keterbatasan dalam ruang lingkup pemasaran dan kurangnya minat pembeli, yang mungkin disebabkan oleh kurangnya promosi efektif. Oleh karena itu, dalam upaya memperkenalkan produk ini lebih luas, diperlukan perubahan dalam strategi pemasaran. Sebagai solusi, penulis telah mengembangkan sebuah sistem informasi berbasis web. Sistem ini memungkinkan konsumen untuk dengan mudah melihat gambar produk, membaca deskripsi, mengetahui harga, dan mengelola data pemesanan kue. Pembangunan sistem ini menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan database MySQL. Proses perancangan sistem informasi ini melibatkan tahap. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall, yang berfokus pada tahapan-tahapan tertentu dalam pengembangan sistem. Harapannya, dengan adanya sistem informasi berbasis web ini dapat meningkatkan eksposur produk, mencapai konsumen baru, dan meningkatkan penjualan. Website diharapkan menjadi alat yang efektif dalam memasarkan kue tradisional Bakati dan menciptakan kepuasan pelanggan.
Menganalisa Foto Hoax Dengan Menggunakan Metode Reverse Image Search Tesso, Revaldo; Novando, Kristian; Cahyaningtyas, Christian
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i3.6154

Abstract

Penelitian ini fokus pada permasalahan serius penyebaran berita palsu melalui internet, terutama melibatkan penggunaan foto yang dimanipulasi atau diambil dari konteks aslinya. Dalam upaya mengatasi tantangan ini, penelitian ini menggunakan metode reverse image sebagai strategi utama. Metode ini melibatkan analisis foto hoax dengan membandingkan citra yang ditemukan dengan basis data citra yang ada, sehingga dapat mengidentifikasi sumber asli atau keaslian suatu gambar. Dataset foto hoax dikumpulkan dari media sosial untuk dianalisis dengan metode gambar terbalik guna mengungkap apakah foto tersebut telah dimanipulasi atau diambil dari konteks yang salah. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode reverse image terbukti sangat efektif dalam mengidentifikasi foto hoax. Hasil ini memberikan kontribusi signifikan dalam upaya memerangi penyebaran berita palsu dan juga meningkatkan kesadaran pengguna media sosial untuk lebih berhati-hati dalam menyebarkan informasi yang belum terverifikasi.
Estimasi Kecepatan Reaksi Elektrolisis berdasarkan Energi Listrik dari Sumber Energi Terbarukan dengan Estimator Extreme Learning Machine Putu Eka Suartana, I; Widyanto, Didit
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i3.6291

Abstract

Indonesia memiliki potensi yang sangat besar untuk mengembangkan energi baru terbarukan karena kaya akan sumber daya alam yang berkelanjutan seperti air. Air dapat dimanfaatkan sebagai penggerak generator dari PLTA dan juga dapat menghasilkan zat hidrogen untuk di manfaatkan sebagai sumber energi panas dan listrik. Hidrogen menjadi sumber yang dapat menggantikan bahan yang mengandung hidrokarbon. Perkembangan teknologi yang pesat pada era ini memungkinkan teknologi machine learning dapat dimanfaatkan untuk melakukan estimasi kecepatan produksi hidrogen melalui proses elektrolisis air. Algoritma yang digunakan untuk membangun model machine learning adalah Extreme Learning Machine karena pemrosesan data yang relatif cepat dan hasil yang didapatkan juga akurat. Proses pembangunan model menggunakan pembagian data sebesar 30% untuk data uji, 70% untuk data latih dan menggunakan parameter 40 hidden neuron, inisialisasi bobot random antara -1 sampai 1, dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner sehingga menndapatkan hasil nilai R2 sebesar 0.995, untuk RMSE 23.29, dan MAE sebesar 17.061
Analisis Intensi Mahasiswa Terhadap Penerapan Portal Universitas Alma Ata Berbasis Mobile Menggunakan Metode Theory of Planned Behavior Ali, Haerul; Amir, Tahsinul; Wijayanti, Nanik; Barabas, Chaerina; Kamalia Fitri, Anisa; Ratnasari, Asti
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i3.6722

Abstract

Universitas Alma Ata menyediakan layanan terhadap civitas akademik Universitas Alma Ata dengan terus melakukan pengembangan dan pemutakhiran teknologi, salah satunya adalah dengan menerapkan Portal UAA dalam proses kegiatan akademik di Universitas Alma Ata. Portal UAA mulai hadir dari tahun 2017, melalui media website dengan beberapa layanan atau fitur yang dapat diakses mahasiswa pada website portal UAA diantaranya yaitu melakukan rencana studi, mengetahui jadwal, informasi pembayaran, pengajuan surat dan lain sebagainya. Seiring bertambahnya jumlah mahasiswa membuat website Portal UAA kerap kali mengalami down oleh karena itu pihak universitas berencana untuk menghadirkan portal UAA berbasis mobile untuk meminimalisir down pada website portal UAA. Proses migrasi ini, perlu juga dievaluasi dengan tidak hanya mengganti platformnya, namun perlu menangkap interaksi dan hasil dari pengukuran minat mahasiswa untuk beralih platform yang semula berbasis website menjadi berbasis mobile.  Pengukuran dalam penelitian ini mengenai intensi mahasiswa terhadap perubahan platform portal UAA menghasilkan angka prosentase 68% pengaruh intention menggunakan Portal UAA kepada niat terhadap perilaku.

Page 1 of 1 | Total Record : 5